オープンデータとプログラミング

さまざまな目的のための 2 つの方法で大きなデータを収穫します。|Harvest big data in two ways for different objectives

オープンデータ関連のニュースです。

http://news.yahoo.com/harvest-big-data-two-ways-144453347.html

日本語

データ科学の遺産は数学、統計、およびコンピュータ ・ サイエンス ゲノム研究、医薬品の研究、銀河探査、地球温暖化の解析、地球等の構造に歴史的に登場する複雑な問題を調査するその能力です。これらの調査は人間と機械製データを使用、このデータのドメインは無限ではなかった。研究または学術の設定では、目標はデータ探索、様々 な分野でブレークスルーする道を開くだろう発掘の稀なデータ宝石の希望で暗黙の了解があった。このスペクトルのもう一方の端を認めたことおそらく有意義な答えが発見されるアルゴリズムおよび分析の茄多とデータをプロービングの年後。
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English

Data science’s legacy is its ability to investigate complex problems in mathematics, statistics, and computer science that historically appeared in genome research, pharmaceutical research, intergalactic explorations, analyses of global warming and the structure of the earth, etc. These investigations used man- and machine-made data, and the domains of this data were seemingly infinite. In a research or academic setting, there was a tacit understanding that the goal was data exploration, with the hope of unearthing rare data gems that would pave the way to breakthroughs in a variety of fields. On the other end of this spectrum was the acknowledgement that perhaps no meaningful answers would be found after years of probing data with a plethora of algorithms and analyses.
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